Autonomiczne AI w reklamie to pułapka. Jak nie przepłacić?

Samodzielne systemy AI, które mają wspomagać zakup mediów bez stałego nadzoru człowieka, stają się przedmiotem testów w agencjach. Problem? Ich wdrożenie bez odpowiednich zasad kontroli może prowadzić do nieprzewidzianych kosztów. Jak informuje Digiday, czołowe grupy mediowe budują wewnętrzne narzędzia audytowe, by monitorować wydatki i działanie wdrażanych rozwiązań AI.

Czym są agenty AI w marketingu?

Wyobraź sobie narzędzie AI, któremu dajesz cel (np. "pozyskaj jak najwięcej leadów B2B w cenie poniżej 200 zł"), budżet i dostęp do platform reklamowych. System sam analizuje dane, tworzy hipotezy i optymalizuje kampanie. To właśnie kierunek, w którym zmierzają tzw. agenty mediowe (agentic media buying). Według Digiday, agencje takie jak Rise czy Brainlabs już eksperymentują z tego typu rozwiązaniami.

To zmiana w stosunku do narzędzi, które jedynie wspomagają człowieka (jak algorytmy PMax czy Advantage+). Systemy agentowe mają działać bardziej samodzielnie przy realizacji zadań operacyjnych. Rola człowieka przesuwa się w stronę stratega, który nadzoruje i koryguje kurs, a nie operatora wykonującego powtarzalne czynności w menedżerze reklam.

Systemy te, często oparte na modelach językowych (LLM), generują koszty na każdym kroku - od zapytań do API po wykorzystanie mocy obliczeniowej. Każda operacja to mikrokoszt, który bez nadzoru może urosnąć do znacznych kwot. To właśnie ten aspekt skłonił agencje do tworzenia mechanizmów kontrolnych.

Ukryte koszty, czyli dlaczego AI może przepalać budżet

Główny problem z narzędziami AI leży w sposobie ich działania. Aby podjąć decyzję, agent wykonuje wiele operacji w tle - zapytań do API różnych modeli czy analiz danych. Każda z tych operacji to koszt tokenów lub mocy obliczeniowej. Artykuł w Digiday cytuje Jonathana Whiteside’a z agencji Dept, który ostrzega, że koszty mogą "bardzo, bardzo szybko wymknąć się spod kontroli".

Koszty operacyjne AI nie są częścią budżetu mediowego - to nowa kategoria wydatków, którą trzeba kontrolować.

Według Gartnera 60% organizacji używających AI może doświadczyć przekroczenia kosztów z powodu braku ich śledzenia. Problem potęguje fakt, że narzędzia AI nie zawsze są efektywne. Mogą testować nietrafione hipotezy lub utknąć na zadaniu, generując koszty bez przełożenia na wyniki.

Gdzie mogą uciekać pieniądze?

Oto główne źródła kosztów, które agencje próbują teraz audytować, na podstawie doniesień Digiday:

• Koszt tokenów w modelach LLM: Każde zadanie zlecane modelowi językowemu (np. "przeanalizuj wyniki tej kampanii") zużywa tokeny. Przy dużej skali operacji rachunek może szybko rosnąć.
• Wybór nieodpowiedniego modelu: Używanie najmocniejszych, a zarazem najdroższych modeli AI do prostych zadań to częsty błąd prowadzący do inflacji kosztów.
• Moc obliczeniowa (Compute): Uruchamianie złożonych modeli i przetwarzanie informacji wymaga mocy obliczeniowej w chmurze, co jest istotnym składnikiem kosztów.
• Brak limitów użycia: Wiele firm pozwala pracownikom na eksperymenty bez narzucania limitów. W agencji Dept jeden z pracowników zużył 1,5 miliona tokenów w ciągu jednego dnia, co skłoniło firmę do wprowadzenia centralnego systemu zarządzania modelami.
• Nadzór i interwencje człowieka: Czas ekspertów, którzy muszą monitorować pracę agenta i korygować jego błędy, również jest kosztem, często pomijanym w kalkulacjach.

Co to oznacza dla polskiego marketera?

Na razie agenty AI to głównie domena eksperymentów dużych, globalnych graczy. Jednak w przyszłości technologia ta może stać się szerzej dostępna. Zanim jednak zdecydujesz się na wdrożenie podobnych rozwiązań, warto zrozumieć kilka implikacji.

Po pierwsze, model rozliczeniowy z dostawcą technologii stanie się kluczowy. Czy płacisz procent od budżetu, stały abonament, czy może model hybrydowy uwzględniający koszty operacyjne AI? Firmy, które zaoferują transparentne i przewidywalne modele cenowe, mogą zyskać przewagę.

Po drugie, rola zespołu marketingu lub agencji może ewoluować w stronę kontrolera i audytora AI. Ważna może stać się nie tyle umiejętność ustawienia kampanii, co zdolność do analizy logów systemowych, oceny "procesu myślowego" algorytmu i weryfikacji, czy podejmowane przez niego decyzje są racjonalne i efektywne kosztowo. Jak zauważa Klaudia Smykowska z agencji Rise, możliwość prześledzenia i zrekonstruowania tego, co zrobił agent i dlaczego, jest kluczowa.

Powiązane: AI w e-commerce to nowa półka sklepowa. Kroger już sprzedaje na niej reklamy, The Trade Desk zatrudnia AI od Claude. Koniec ery "przeklikiwania" kampanii jest bliski.. Zobacz też usługę: Performance.

Jak przygotować firmę na erę agentów AI?

Chociaż pełna automatyzacja to wciąż przyszłość, już dziś można podjąć kroki, które przygotują organizację na nadchodzące zmiany. Nie chodzi o to, by od razu budować własnego agenta, ale by zacząć myśleć o kosztach i efektywności w nowy sposób.

1. Audytuj koszty technologiczne marketingu: Zrób listę wszystkich narzędzi, subskrypcji i opłat za API, z których korzysta Twój dział marketingu. To pierwszy krok do zrozumienia wskaźnika kosztów technologicznych.
2. Testuj automatyzację w małej skali: Zamiast czekać na autonomiczne agenty, wykorzystaj istniejące narzędzia do automatyzacji w platformach reklamowych. Skup się na zrozumieniu, jak działają algorytmy, np. PMax w Google czy Advantage+ w Meta. Analizuj, jakie decyzje podejmują i z jakim skutkiem.
3. Myśl o koszcie analizy: Przyzwyczaj swój zespół do myślenia o koszcie każdej analizy. Jeśli zlecasz agencji przygotowanie rozbudowanego raportu, zastanów się, ile pracy i zasobów to pochłania. Zacznij traktować analizę jako koszt, a nie darmowy dodatek.
4. Inwestuj w kompetencje analityczne: Warto doceniać w zespole osoby, które potrafią głęboko analizować dane i wyciągać strategiczne wnioski, a nie tylko sprawnie poruszać się po interfejsie reklamowym. To one w przyszłości mogą nadzorować pracę AI.
5. Rozmawiaj z partnerami o ich planach dotyczących AI: Zapytaj swoją agencję mediową lub dom mediowy, jak przygotowują się na nowe narzędzia. Czy prowadzą wewnętrzne testy? Jak planują podchodzić do kwestii kosztów i transparentności? Ich odpowiedzi mogą wiele powiedzieć o ich dojrzałości strategicznej.

Rozwój agentów AI w marketingu wydaje się być jednym z obserwowanych kierunków. Obietnica jest duża, ale ryzyko niekontrolowanych kosztów jest realne. Firmy, które jako pierwsze nauczą się audytować i zarządzać nowymi narzędziami, mogą zdobyć przewagę.

Chcesz porozmawiać o tym, jak przygotować Twoją strategię marketingową na nadchodzące zmiany? Wypełnij brief, a ja i mój zespół pomożemy Ci przeanalizować obecne działania i zaplanować kolejne kroki.